最近在看人群密度估计方面的东西,把博客看到的一些方法简单总结一下,后续继续添加。1.论文《CrowdNet: A Deep Convolutional Network for DenseCrowd Counting》2015CVPR论文采用了两个网络(3x3和5x5)的融合,可以理解为不同的网络提取的特征不同,上面 Max Pool 对边缘特征(细节)提取较好,下面的 Shallow Net 采用            
                
         
            
            
            
            DM-Count 论文翻译摘要一. 介绍二. 先前的工作2.1 人群计数方法2.2 最优传输三. DM-Count:用于人群计数的分布匹配四. 泛化边界和理论分析4.1 高斯平滑方法的广义误差界4.2 不确定的贝叶斯损失4.3 DM-Count 中的损失函数的泛化误差界五. 实验5.1 Toy Data 数据集上的结果5.2 Benchmark 数据集上的结果5.3 模型简化测试六. 结论 论文            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-25 18:13:23
                            
                                1093阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Structured Inhomogeneous Density Map Learning for Crowd Counting https://arxiv.org/abs/1801.06642针对人群密度估计问题,本文分析了当前基于密度估计问题算法存在的问题, inhomogeneous density distribution problem,随后提出解决这个问题的方法,将密度图由2D 拓展到            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-16 07:09:06
                            
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            密度图表示经过两个步骤:人群图像标注表示,人群图像标注转换为人群密度图(这里的描述语言是自己编的,为了更易于理解)1. 人群图像标注表示        如图1所示,19*19大小方格表示人群图像(绿色外层方格表示坐标),该图像包含3个人,以左上角为坐标原点,坐标(3, 6), (12, 9), (17, 15            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-26 22:30:26
                            
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            测试空间信号的电场强度E(V/m),可得到该点的功率通量密度W(W/m^2)。
W=(E^2)/R_air
式中:
W---功率通量密度W/m^2
E---电场强度,V/m;
R_air---自由空间波阻抗,377Ω。
W=P/(4*Pi*D^2)
W--功率通量密度(W/m^2)
P--- 辐射源的输出功率(Watts)
D---测量点到辐射源的距离(m)电场强度与功率密度在远区场中的换算公            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-11 15:52:22
                            
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            荣耀30和华为nova 8搭载的都是麒麟985处理器,在性能上区别不大。对拍照没有要求,喜欢打游戏,建议优先考虑华为 HUAWEI nova 8系列。推荐理由如下:华为nova 8支持90Hz高刷新率,玩游戏画面会更加流畅;3D石墨烯散热技术,可以迅速感应升温区域,并迅速降温;支持66W超级快充,在玩游戏时可以快速充电回血;轻薄机身设计,重量仅169克,长时间握持会相对舒适。此外,荣耀30很多版本            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-29 07:09:29
                            
                                65阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Python功率谱密度计算指南
功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)是信号处理中一个重要的分析工具,可以帮助我们理解信号在频率上的分布特性。对于刚入行的开发者来说,掌握如何在Python中计算功率谱密度是非常重要的。本文将通过详细的步骤来引导你实现这个目标。
## 一、整体流程
以下是计算功率谱密度的基本步骤,我们可以将其概括为一张表格:
| 步骤 | 描            
                
         
            
            
            
            包括两种计算方法:精确计算和近似计算(思考:local density=单位面积的点数 vs local density =1/单个点所占的面积) 每种方法可以实现三种模式的点云密度计算,CC里面的点云计算依赖于 给定的近邻半径所对应的最佳八叉树层级 (通过findBestLevelForAGive            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.计算点云最近点的平均距离(点云的平均距离)1 double computeCloudResolution (const pcl::PointCloud<PointType>::ConstPtr &cloud) 2 { 3   double res = 0.0; 4   int n_points = 0; 5   int nres; 6   std::vector&l            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 功率密度计算 Python 实现
## 1. 简介
在本篇文章中,我将教会你如何使用Python计算功率密度。功率密度通常用于描述电磁辐射或声波的能量分布情况。我们将使用Python编写一个简单的程序来计算功率密度。
## 2. 实现步骤
### 2.1. 数据采集
首先,我们需要采集输入数据。我们将使用以下公式来计算功率密度:
> 功率密度 (P) = 功率 (W) / 表面积 (A            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            知识点理解密度无关像素(dp/dip)的概念了解通用的屏幕尺寸和密度组理解密度独立性的概念概述Android 系统为我们提供了 API,可用于控制应用适用于特定屏幕尺寸和密度的 UI,即适应不同屏幕尺寸的布局资源,对不同屏幕配置做优化设计。关键术语屏幕尺寸屏幕对角测量的实际物理尺寸。Android 将所有实际屏幕尺寸分为四种通用尺寸:小( small )、正常( normal )、大( large            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-26 19:06:22
                            
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            目录第1章 光波的基本参数1.1 光速1.2 波长与频率1.3 频率1.4 电磁波光谱1.5 光波的能量第2章 脉冲激光器的参数2.1 脉冲2.2 脉冲宽度:单个脉冲作用时间。2.3 脉冲周期/重复频率2.4 单脉冲能量它山之石:1、激光重复频率:2、峰值功率(Peakpower):4、脉冲能量(Pulseenergy):5、平均功率(Averagepower):6、峰值功率密            
                
         
            
            
            
            这几天的工作主要是学习一些模块的原理图,看看数据手册,相对轻松一些。在设计电路时,电容在电源转换,控制器供电,信号的滤波等很多地方都不可或缺,就顺便把电路中电容的主要作用及应用总结一下。 1.容抗计算2.电容的特性(1)隔直流通交流,通高频阻低频;
(2)电容两端的电压不能够突变;
(3)大容值电容滤低频噪声,小容值电容滤高频噪声。
(3)电容的工作的实质是充电和放电的过程,它是一种储能元件            
                
         
            
            
            
            MCNN(简单理解):三列卷积神经网络,分别为大中小三种不同尺度的卷积核,表示为L列(使用大尺度卷积核: 9*9, 7*7, 7*7,7*7), M(使用中等尺度卷积核: 7*7, 5*5, 5*5, 5*5), S列(使用小尺度卷积核: 5*5, 3*3, 3*3, 3*3)),其目的在于使用多种尺度的卷积核来适应不同尺度的人头大小。最后将L,M,S三列卷积神经网络进行合并,得到网络生成的密度图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-28 22:31:51
                            
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            电容是电子元件里的三大基础元件(R、L、C)之一,可以说基本上所有的电子设备,和电有关系的东西都离不开电容,可是大家真的了解电容吗?阅读完此文你可以对电容有更进一步的了解。 本系列文章会分为四片文章论述,分别为电容的参数电容的分类电容的作用电容的挑选一、电容的参数电容(Capacitance)亦称作“电容量”,是指在给定电位差下的电荷的储藏量,记为C,国际单位是法拉(F)。电容的公式为:C=εS/            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-16 20:17:27
                            
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            1.密度(density)①屏幕密度的计算手机像素密度(density)实际上是以单位英寸160个像素作为参考标准,主要密度有0.75,1,1.5,2和3,当密度为2时就表示1英寸有320个像素,Android中通过代码可以获取到屏幕的像素值和密度,根据这些值就可以反向算出屏幕的物理尺寸:屏幕尺寸 = 屏幕对角线的像素值 / (密度*160) = [(长的平方+宽的平方)开根号] / (密度*16            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-25 17:04:29
                            
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            手机尺寸相关概念手机的尺寸:屏幕对角线的长度,单位为英寸(2.54cm)手机分辨率:屏幕能显示的像素的数量,一般用在长方向上数量 * 宽方向上数量来表达手机的像素密度: pixels per inch,也称ppi, 即每英寸屏幕能显示的像素数,像素密度越大,显示画面细节就越丰富。手机像素密度的计算公式:像素密度 = {1 + √[(长度像素数-1)^2+(宽度像素数-1)^2]} / 屏            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            微型可穿戴电子设备的快速发展极大地增加了对可拉伸微功率系统的需求,微型超级电容器(MSC)备受关注。MSC的平面叉指结构易于集成到可穿戴的片上电子设备和集成电路中,同时其具有响应时间短,循环寿命长,输出功率高等出色的电化学性能。而可穿戴MSC及其阵列需要拉伸至大于30%的应变以适应人体运动,如何在具备拉伸性的情况下保持其高的面电容和能量密度是一个难题。目前常用的两种策略是:1、在刚性MSC组件之间            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 复杂网络图密度计算
复杂网络是由大量节点和连接构成的结构,其在社会网络、生物网络、运输网络等领域中广泛存在。在复杂网络中,图的密度是一个重要的指标,反映了网络的稠密程度。本文将介绍如何使用Python计算复杂网络图的密度,并提供简单的代码示例和相关知识。
## 什么是图的密度?
图的密度是指图中实际边数与可能边数的比率。对于一个包含 \( n \) 个节点的无向图,最大可能边数为 \(            
                
         
            
            
            
            一、前言我儿子对电路板有一种近乎疯狂的痴迷,每次周末加班的时候,他总是恳求我带他一起到公司,就是为了能够看一看电路板、看一看电路焊接过程。为了不影响工作,我只能是找一些废旧的电路板,加上从蜗窝同学那里搜刮来的电烙铁给小朋友进行电路焊接演示。废旧电路板上有不少的器件,于是问题少年的问题就来了,芯片里面有什么?电路板是几层的?电容的内部结构是什么?……于是乎钳子、起子、剪刀等工具不断的登场,我们家里就